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问用pymc3拟合学生t分布
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Stack Overflow用户

提问于 2014-10-21 18:45:23

回答 1查看 1.2K关注 0票数 0

不知道我是不是在做傻事，或者pymc3有错误，但是为了使T分布符合正态分布，我得到了自由度(0.18到0.25，至少是4-5 )。当然，如果我尝试有合理自由度的T分布，比如3或5，我会得到同样的错误。

import pymc3 as pm
Nsample = 200000
tst = np.random.normal(loc = 1e4, scale = 5e4, size = 250)
with pm.Model() as m:
    mean = pm.Normal('mean',mu=0,sd = 1e5)
    sigma = pm.Flat('sigma') # I tried uniform, gamma, exponential
    df = pm.Flat("df") # the same
    v = pm.T("pl",nu=df,mu = mean, lam = 1.0/sigma, observed = tst)

    start = {'df':5,'mean': 1e4, 'sigma':5e4} #start = pm.find_MAP()

    step = pm.Metropolis()
    trace = pm.sample(Nsample, step,start=start, progressbar=True)

pm.traceplot(trace[100000:],vars = ['df', 'sigma', 'mean']);

你能提出一些解决办法(改变前项，抽样方法)吗？

mcmc

pymc3

bayesian

pymc

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-10-23 12:56:14

你为什么会期望看到大约4-5的df？df->inf的T分布等于正态分布.当我运行您的模型并执行：print trace['df'][10000:].mean()时，我得到了1.19876070951e+13，所以有些东西非常大。

您可能会看到一些不同的地方，其中一个原因是，如果您尝试在联合空间(以前在pymc3中是默认的)采样，则大都会取样器可能会失败。如果您最近还没有从主服务器上更新pymc3，请尝试再次更新并运行模型，因为Metropolis现在默认为非阻塞，并分别对每个变量进行示例。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/26493997

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